Así ha conseguido reducir Microsoft los errores en Windows 10 gracias a la IA
Microsoft está invirtiendo grandes esfuerzos en evitar que las actualizaciones que lanzan en Windows 10 generen problemas a los s. Esto es imposible, debido a los millones de combinaciones de hardware y software que tiene cada en su PC. Para comprobar la seguridad de las actualizaciones, la compañía contaba con un equipo de testers y múltiples configuraciones de hardware distintas. Sin embargo, ahora la IA juega un papel importante.
Microsoft lleva ya más de un año usando machine learning en Windows 10 para reducir errores
El programa Windows Insider es el eje central que permite a Microsoft recopilar datos de los ordenadores de los s que prueban las últimas novedades del sistema, y pueden detectar problemas antes de que llegue a los s de la versión estable. A esto hay que sumarle una automatización del proceso mediante machine learning.
Microsoft ha detallado todos los aspectos técnicos en los que influye el machine learning, pero la clave la dan en una frase en la que afirman que “el machine learning nos ayuda a detectar problemas potenciales más rápidamente y ayudarnos a decidir cuándo es el mejor momento para actualizar Windows 10”. Con esto, pueden detectar qué ordenadores tendrán una buena experiencia de uso al actualizar, y cuáles deberán esperar para recibir una actualización.
La compañía lleva usando machine learning desde April 2018 Update en Windows 10, analizando seis áreas clave para ver si un ordenador tenía o no problemas. Por desgracia, esto no les sirvió de mucho con October 2018 Update, que es probablemente una de las peores actualizaciones que han lanzado para
Gracias a esta detección, cualquier problema que tengan los Insiders es rápidamente detectado, y no actualizarán los ordenadores que tengan todavía incompatibilidades a nivel de software o de hardware hasta que ésta se resuelva. Lo que tienen que mejorar es la comunicación al de cuál es el fallo para que él mismo pueda incluso solucionarlo por su cuenta.
El sistema de detección funciona a diario, y el modelo va aprendiendo de las señales que recibe de los ordenadores. Los parches y soluciones de errores que van llegando al sistema se tienen en cuenta por parte de Microsoft. Además, también tienen en cuenta los reportes individuales de los s a través de emails, mensajes o llamadas.
